Diploma Universitario en Estadística y Matemáticas aplicadas al deporte con R

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Diploma Universitario en Estadística y Matemáticas aplicadas al deporte con R

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Cada vez son más habituales las aplicaciones que está teniendo el dato en el deporte: nuevas métricas o medidas, cálculo de similitudes, segmentación de jugadores y/o equipos, participación en procesos de scouting, comparaciones y contextualizaciones entre jugadores, conocer la relación entre métricas o variables, etc. La estadística y las matemáticas se encuentran en la base de todos estos análisis. Entender, comprender y ser capaz de extrapolar ese aprendizaje científico, sin duda, marcará la diferencia. En el día a día de un analista de datos, es imprescindible preguntarse el porqué de las cosas para tener un entendimiento completo de todo el proceso. En el presente posgrado universitario, se presentarán muchas de las respuestas que ayuden a estos perfiles a hacer de sus análisis un trabajo más robusto científicamente.

Ante el gran volumen de información actualmente accesible en el ecosistema del dato en el mundo del deporte, es importante conocer la existencia de técnicas estadísticas que permitan eliminar el ruido inicial, así como la información redundante de todas estas fuentes. Así, en el diploma se comentarán las principales técnicas de preparación de la información y, lo más importante, las ventajas e inconvenientes que tiene el uso de cada una de ellas, siempre centrado en la explicabilidad e interpretabilidad del dato.

En este proceso de aprendizaje, será fundamental combinar la teoría con la práctica para que el alumno sea consciente de hasta dónde puede llegar a partir de esta base científica sólida. De esta forma, no sólo se estudiarán los conceptos estadísticos que están teniendo su influencia en el fútbol, sino que con el lenguaje de programación R, veremos su aplicación directa a casos de usos reales mostrando directamente su importancia.

El Diploma Universitario en Estadística y Matemáticas aplicado al deporte con R capacita a aquellas personas que lo cursen para un mejor desempeño dentro del deporte conociendo, de forma práctica, la base científica sobre la cual se están construyendo importantes decisiones.

Temario:

MÓDULO 1. Introducción al análisis de datos. (3 ETCS/75 HORAS).

  1. La analítica en el deporte.
  2. Principales conceptos estadísticos y matemáticos.
    1. Tipos de variables.
    2. Medidas de posición y dispersión.
    3. Visualizaciones gráficas.
    4. Métricas avanzadas probabilísticas: xG y PSxG.
  3. Introducción a R.
  4. Fundamentos estadísticos con R

MÓDULO 2. Tratamiento de los datos. (3 ECTS/75 HORAS).

  1. Principales técnicas de preparación de la información.
    1. Transformación de datos: Escalado y normalización de los datos.
    2. Limpieza de datos: Valores nulos y outliers.
    3. Selección de atributos.
  2. El problema de la dimensionalidad. Técnicas y explicabilidad.
  3. Análisis de Componentes Principales (ACP) y Análisis Factorial (AF)
  4. Preparación y tratamiento de los datos con R.

MÓDULO 3. Modelización y análisis final. (3 ECTS/75 HORAS).

        1. Analítica descriptiva en el mundo del deporte.
        2. Principales algoritmos y su interpretabilidad.
          1. Regresión lineal. Coeficiente de determinación.
          2. Análisis de conglomerados. Clustering.
          3. Algoritmos de similitud. Distancia euclídea y distancia coseno.
        3. Aprendizaje estadístico y modelización con R.

MÓDULO 4. Proyecto Fin de Diploma. (3 ECTS/75 HORAS).

    1. Trabajo práctico con modelos matemáticos y estadísticos con R.

OBJETIVOS

OBJETIVOS DEL PROGRAMA

Objetivos generales: 

  • Entender la evolución e importancia que está teniendo la estadística (básica y avanzada) en el mundo del deporte.
  • Comprender los principales conceptos matemáticos y estadísticos que se encuentran en la base de todo análisis con impacto en el deporte, y que están siendo cada vez más frecuentes en aplicaciones web poniendo de manifiesto la necesidad de conocerlos.
  • Elaborar un análisis end-to-end del dato con clara justificación científica de cada uno de los pasos llevados a cabo desde el tratamiento de los datos hasta la extracción de conclusiones de un análisis gráfico.

Objetivos específicos:

  • Conocer la base matemática y estadística de muchos de los análisis de hoy en día en el mundo del deporte; entender el procedimiento y el por qué para una mejor comprensión de cualquier herramienta o estudio.
  • Trasladar a código en R todos los conceptos mínimos que un analista de datos debe conocer y comprender para hacer todo proceso analítico más robusto.
  • Adquirir un conocimiento científico básico que permita ser capaz de responder a preguntas básicas desde la lectura de la información hasta la presentación e interpretación de los resultados.

COMPETENCIAS

COMPETENCIAS

  • El alumno será capaz de interpretar cualquier gráfico o herramienta de análisis desde un claro punto de vista científico que le hará diferencial.
  • El alumno conocerá los principales conceptos matemáticos y estadísticos sobre los que se están construyendo soluciones innovadoras en el mundo del deporte.
  • El alumno aprenderá a poner en práctica, entendiendo cada uno de los pasos, muchas de las técnicas estadísticas en pocas líneas de código, pudiendo generalizar ese aprendizaje a nuevos estudios.
  • El alumno será capaz de realizar sus propios análisis conociendo las ventajas e inconvenientes de cada uno de los posibles algoritmos y/o técnicas a utilizar.

DESTINATARIOS:

El Diploma en Estadística y Matemáticas aplicado al deporte va dirigido a todo perfil cercano al deporte que en su día a día tenga un contacto directo con el análisis de datos (Entrenadores, Analistas Técnico-Tácticos, Analistas de Rendimiento, Analistas de Cantera…), así como con herramientas que, cada vez más, incluyen parámetros o filtros estadísticos para un correcto uso de ellas. Igualmente, está pensado para cualquier persona que esté interesada en el análisis de datos aplicado al deporte y que quiera conocer la base científica sobre la que se apoyan técnicas y algoritmos con alto impacto en el deporte actual.

 

¿qué aprenderé durante el curso?

PROFESORADO

Javier Fernández Rodríguez

Javier Fernández Rodríguez

Matemático y Data Scientist en Capgemini Engineering. Máster en Big Data Deportivo Sports Data Campus / UCAM

Data Scientist en Minsait. Graduado en Matemáticas. Máster en Big Data & Data Science por la Universidad de Sevilla y Máster en Big Data Deportivo por la UCAM y Opta. Profesor del Experto en Big Data aplicado al modelo de juego, análisis y entrenamiento en fútbol de Sports Data Campus en colaboración con la UCAM..

MASTERCLASSES

Pablo Sanzol

Pablo Sanzol

Co-Director Académico y Responsable de Análisis de Datos de la SD Eibar

Masterclass

Montse García

Montse García

Elite Executive Account en Hudl/Wyscout

MasterClass: «Wyscout y sus entresijos»

 Adrián Vallés Iñarrea

Adrián Vallés Iñarrea

Data Scientist - Big Data for Social Good and Sports Analytics en Telefónica

MasterClass: «Dispositivos IoT para la mejora del rendimiento deportivo«

María López

María López

Analista en Graphext

MasterClass: “Caso práctico real de detección de talento con Graphext”

Fredi Martín

Fredi Martín

Asistente en la Selección China de Fútbol

Masterclass: «Iniciarse en el Big Data Deportivo: Un recorrido formativo sin conocimiento previo»

Rafael Repiso

Rafael Repiso

Director de Operaciones en Humanox

MasterClass: «Aplicación práctica de las tecnologías digitales: IoT, Ciberseguridad y Blockchain»

Roberto Amorós

Roberto Amorós

Data Scientist en LaLiga

MasterClass

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